MySQL for JSON: Generated Columns and Indexing - Compose Articles
Unlock innovation with highly secure, fully-managed Database-as-a-Service capabilities on IBM Cloud® IBM Cloud® Database-as-a-Service (DBaaS) services free developers and IT from complex and time-consuming tasks including deployment of infrastructure and database software, infrastructure operations, database software updates, and backup. IBM Cloud® Database SMEs deliver and maintain ready-to-use,
主要データベースの増え続けるdisk容量の対応事例
こんにちは、SRE の @masartzです。 今回は最近取り組んだ、メルカリの主要データベースの容量削減のお話をしようと思います。 TL;DR 主要データベースの容量を20%以上削減しました どういう状況だったか？ 何をしたか？ メルカリでは2017年11月現在、出品数は1日100万件を超えています。 なので、単純に日々多くのデータが増えていっています。 そのためデータベースのスケーリングは常に検討し、取り組まなければならない課題です。 今回扱ったデータベースはいくつかあるデータベースの中で商品テーブルを持つ、メルカリの主要データベースになります。 増え続けるデータに対応するための、テーブル分割を変則的な形で対応したのでその過程を紹介します。 前提：データベース分割方法 メルカリのデータベースには 会員情報や商品情報など、基本要素となるデータから、通知やお知らせメッセージなど付加的な機能
ProxySQLをつかったRDSの切り替え - so what
ProxySQLとは ProxySQLはMySQL用のL7のプロキシサーバで、プロキシサーバのレイヤでR/W Splittingできたり、クエリの書き換えをできたり、負荷分散などができたりする便利ミドルウェアです。 www.proxysql.com Dropboxの中の人が書いているみたいで、Perconaの推しミドルウェアみたいです。（開発にも関わっているのかな？） あとQiitaにもいくつか記事が上がってます。 https://qiita.com/search?q=ProxySQL 設定の管理が結構独特で、MySQLっぽく振る舞うsqliteで管理されていて、動的にバックエンドのサーバを書き換えたりすることができます。設定まわりの概念的なものは『ProxySQL触ってみた - Qiita』がわかりやすいかも。 動的なバックエンドの切り替え 管理用インターフェースに対して、以下のようなク
20170329 D3 DBAが夜間メンテをしなくなった日 発表資料
2. アジェンダ 1. はじめに 1-1. 自己紹介 1-2. 本日お話すること 2. 導入検討フェーズ 2-1. 克服すべき運用課題 2-2. 達成するにあたって検討したこと 2-2-1. オンラインスキーマチェンジする為の方法 2-2-2.InnoDB とオンライン DDL について 2-2-3. 最初に考えたこと 2-2-4. オンラインスキーマチェンジする為の方法 3. 2-3. ツール選定 2-3-1. 選定したツール 2-3-2. 実際のツールの挙動 2-4. ツールの運用環境 2-4-1.AWS RDS(MySQL) の運用環境 2-4-2.Percona Toolkit の運用環境 2-4-3.AWS RDS(MySQL) パラメータグループの変更内容 2-4-4.pt-online-schema-change コマンド発行時に 発生した課題と回避オプション 2-4-5.
ビザンチン障害(Byzantine faults)
システムの故障において、 発生する障害には大まかにいって２パターンありますが、 そのうちの一方で、 より陰険な方がこのビザンチン障害です。 次のことを前提として知っておく必要があります。 たとえシステムがどのように故障しても、 故障そのものを検出する方法はない。 故障したにも関わらず一切の障害が発生しなかった場合、 その故障をソフトウェアレベルで検出する方法はない。 従って、コンピューターシステムにとって問題になるのは、 故障ではなく、 故障によって(あるいはそれ以外のものでも良いが)発生する障害である。 逆に故障が発生したとしても、 障害が出現しないようにシステムを構築すれば それはフォールトトレラントなシステムと言うことができる。 システムというのは基本的に「入力を受けて、出力を出す」代物であり、 電気信号で処理する限り「入力」が『本当に入ったのかどうか』を確認する 術はありません (
MySQL with InnoDB のインデックスの基礎知識とありがちな間違い - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、サービス開発部の荒引 (@a_bicky) です。 突然ですが、RDBMS の既存のテーブルを見てみたら「何でこんなにインデックスだらけなの？」みたいな経験はありませんか？不要なインデックスは容量を圧迫したり、挿入が遅くなったりと良いことがありません。 そんなわけで、今回はレコードを検索するために必要なインデックスの基礎知識と、よく見かける不適切なインデックスについて解説します。クックパッドでは Rails のデータベースとして主に MySQL 5.6、MySQL のストレージエンジンとして主に InnoDB を使っているので、MySQL 5.6 の InnoDB について解説します。 InnoDB のインデックスに関する基礎知識 インデックスの構造 (B+ 木) InnoDB では B+ 木が使われています。B+ 木は次のような特徴を持った木構造です。 次数を b とすると、
オラクルがSPARCプロセッサ新版「M7」を発表、DBクエリーのアクセラレータ搭載
米オラクルは、2014年8月10～12日に米国で開催されたプロセッサ関連のイベント「Hot Chips 26」で、同社のSPARCプロセッサの新版「SPARC M7」の技術概要を発表した。コア数は32個で、「SPARC M6」の12個から約2.6倍に増やした。1コア当たり8スレッドを同時実行できる。 同社は米サン・マイクロシステムズを買収して以降、M6やT6など5種類のプロセッサを発表しており、今回のM7は6番目のプロセッサとなる。 「Oracle Database In-Memory」向けに、DBクエリーのアクセラレータ「Query Accelerator」を搭載している。Oracle Database In-Memoryは、同社の「Oracle Database 12c」のインメモリーオプション機能である（関連記事：日本オラクルがOracle Databaseをインメモリー化、ロー/カ
タグ機能を実現するための便利なデータベース設計を３つ紹介 | colori
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